극심한 폭우로 기존 하수 네트워크가 마비되고 있습니다. 상수도 사업자들은 값비싼 새 터널을 즉시 건설하는 대신, 인공지능을 활용하여 유출을 막고, 홍수를 예측하며, 기존 지하 배관의 용량을 극대화하고 있습니다.
하수처리 시설 운영업체들은 복합적인 수학적 문제에 직면해 있습니다. 강우량은 점점 더 심해지고 있으며, 훨씬 온화한 기후에 맞춰 설계된 하수관망은 정기적으로 과부하 상태에 빠지고 있습니다. 동시에 운영업체들은 엄격한 환경 규제와 심각하게 제한된 자본 예산이라는 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 노후화된 지하 시설의 성능을 어떻게든 끌어내야 합니다.
인공지능(AI)은 이러한 용량 격차에 대한 실질적인 해결책을 제시합니다. 이제 AI는 막연한 기술 개념이 아니라, 운영자들이 막대한 토목 공사에 수십억 달러를 투자하기 전에 기존 파이프라인 용량을 최대한 활용하고 조기에 대응할 수 있도록 컴퓨터 모델을 통해 실질적인 정보를 제공합니다.
하수 관리 시장 동인
인공지능 도입 속도와 형태는 지역별로 차이가 있으며, 엄격한 규제 목표부터 극한 기상 현상에 이르기까지 각기 다른 지역적 과제에 의해 영향을 받습니다.
영국과 유럽에서는 강화된 환경 규제와 하천 수질에 대한 우려 증가로 인해 상수도 사업자들이 보다 통합적인 배수 관리 방식을 도입하고 있습니다. 영국에서는 2024년 가격 검토가 예정되어 있습니다.
유럽 차원에서 도시 폐수 관리는 회원국들이 통합 도시 배수 관리 계획을 수립하도록 요구함으로써 같은 방향을 더욱 강화합니다.
북미 지역처럼 상수도 사업 구조가 파편화된 곳에서는 디지털 투자가 종종 수질 규제 및 집행 조치와 연관됩니다. 실질적으로 이는 유입수 및 침투수(I&I) 감소, 정수장 확장 연기, 비상 유지보수 비용 절감 등을 근거로 투자 효과를 입증하는 것을 의미합니다.
아시아 태평양 지역에서는 기후 변화 적응과 홍수 복원력이 더욱 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 워터케어(Watercare)는 1,200만 뉴질랜드 달러 규모의 스마트 네트워크 프로그램의 일환으로 오클랜드 하수 처리 네트워크에 5000개의 센서를 설치하여 하수 처리 시스템을 더욱 스마트하게 만들고 있습니다.
홍수 모델링 프로그램 제공 진행 상황 2026년까지 70개의 모델링 프로젝트가 완료될 것으로 예상되며, 기후 예측은 2100년까지 연장될 것입니다. 싱가포르에서는,
홍수 예측 및 모니터링 실시간 모니터링과 레이더 기반 강우 예측을 결합하여 단기적인 운영 의사결정을 개선합니다.
스마트 하수도는 어떻게 작동할까요?
지능형 하수 관리에는 단일 소프트웨어 플랫폼이나 센서 유형 이상의 것이 필요합니다. 이는 운영자들이 지금까지 완전히 분리해 두었던 데이터 스트림을 통합하는 데 달려 있습니다.
GIS는 네트워크 배치 및 자산 위치 정보를 제공합니다. CCTV 데이터는 구조물 상태에 대한 추가 정보를 제공합니다. 현장 센서는 수심, 유량, 수위 및 펌프 상태에 대한 거의 실시간 측정값을 제공합니다. SCADA 시스템은 펌프 스테이션 및 기타 제어 지점의 운영 데이터를 추가합니다. 기상 정보와 레이더 예보는 네트워크가 향후 감당해야 할 상황을 파악하는 데 도움을 줍니다.
이러한 개별적인 입력값들이 하나의 통합된 관점으로 합쳐질 때 진정한 운영상의 이점이 나타납니다.
현장 데이터, SCADA 입력값, 기상 예보가 공통 플랫폼에 통합되면, 유틸리티 기업은 수리 모델과 머신러닝 도구를 함께 활용할 수 있습니다. 이를 통해 고정된 임계값에 따라 작동하는 단순한 경보 시스템을 넘어설 수 있습니다.
이를 통해 이상 징후를 더 일찍 식별하고, 이벤트의 우선순위를 더욱 효과적으로 지정하며, 고급 환경에서는 네트워크의 동적 제어를 지원할 수 있게 됩니다.
그런 의미에서 AI는 단순히 추가적인 디지털 레이어가 아닙니다. AI는 유틸리티 기업이 자산 상태를 해석하고, 수리학적 특성을 이해하며, 개입이 필요한 시점을 판단하는 방식의 일부가 되고 있습니다.
효율성 향상: 자동화된 검사 및 코딩
배관 검사는 폐수 처리 운영에서 인공지능을 적용하는 가장 성숙한 분야 중 하나입니다.
기존에는 CCTV 검사에서 숙련된 작업자가 장시간 촬영된 영상을 수동으로 검토해야 했습니다. 이러한 방식은 속도가 느리고 일관성이 떨어지며, 특히 피로로 인해 결함을 식별하거나 코딩하는 데 오류가 발생할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술을 활용하면 검사 결과를 더 빠르게 처리하고 표준화하기 쉬워집니다.
이는 이미 유틸리티 배포에서 확인할 수 있습니다.
호주 하수관 검사 전문업체인 VAPAR는 Greater Western Water에서 AI 지원을 활용하여 자본 계획을 개선했으며, 공개된 프로젝트 자료에 따르면 초기 우선 순위 프로그램 추정치가 약 2백만 호주 달러 감소했습니다. United Utilities에서는 별도의 도입을 통해 조사 처리 시간을 10일에서 2일로 단축하여 80%의 개선 효과를 거두었습니다.
북미에서도 비슷한 추세를 볼 수 있습니다.
SewerAI의 태평양 북서부 프로젝트 요약에는 132건의 조사와 29748피트(약 8,800미터)의 CCTV 검사 결과가 포함되어 있습니다 . 보고된 결과에 따르면 AI 기반 평가는 수동 조사보다 32.99% 더 많은 문제점을 식별하고, 누락된 문제점은 90.13% 더 적었으며, 오차 범위는 10% 미만으로 유지되었습니다.
이러한 도구들은 비상 상황에서도 유용하게 활용되고 있습니다. 하와이 산불 이후 하수 시스템 복구를 가속화하기 위해 데이터를 실질적인 조치로 전환하는 데 사용되고 있습니다.
이 단계에서는 가치 제안이 비교적 명확합니다. 유틸리티 회사는 자산 상태에 대한 더 빠르고 일관된 정보를 얻을 수 있어 유지 보수 계획 및 자본 우선순위 설정을 위한 더욱 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.
이벤트 관리: 오버플로우 방지를 위한 알람 필터링
운영자는 구조적 건전성을 평가하는 것 외에도 실제 트래픽 흐름 상황에서 네트워크가 어떻게 작동하는지 모니터링해야 합니다.
바로 이러한 점에서 AI는 유량, 수위 및 이벤트 데이터에 적용되어 유지보수 계획을 개선하고 불필요한 유출을 줄이는 데 활용됩니다. 제어실에서 흔히 발생하는 문제 중 하나는 경보 과부하입니다. 시스템은 습한 날씨에 반복적으로 경보를 발생시키지만, 이러한 경보의 상당수는 실제 고장이 아닌 예상되는 유압 작동을 반영하는 것입니다.
사례 연구: 웨섹스 워터 – 스톰하베스터 3개월간의 시범 운영 기간 동안, 해당 시스템은 60건 이상의 잠재적 막힘 현상을 실시간으로 감지했습니다. 발표된 결과에 따르면, 기존 방식으로는 시범 운영 기간 동안 4,500건의 경보가 발생했지만, AI 기반 방식을 도입했을 때는 관제실 경보가 97% 감소하여 단 138건으로 줄어들었습니다.
동일한 분석 접근 방식을 사용하여 숨겨진 용량 손실을 파악할 수도 있습니다. Anglian Water의 "하수 네트워크의 유입 및 침투 문제 해결" 보고서에 따르면, 목표에 맞춘 개선 조치로 2.4만 파운드의 투자가 이루어졌고, 유입, 침투 및 침투로 인한 유량이 20% 감소했으며, 펌프장 가동 시간이 거의 600시간 단축되었습니다.
홍수 및 용량 위험 관리에도 유사한 방법이 사용되고 있습니다. 하수 및 빗물 관련 정보를 결합하여 북아일랜드 수도공사(Northern Ireland Water)의 하수 처리 네트워크 성능 및 위험을 더 잘 이해하고 있으며, 주요 지점의 약 85%에서 확인된 결과가 나왔습니다. 더 나아가, 이 플랫폼은 최대 48시간 전에 홍수 경보를 제공하는 것을 목표로 합니다.
사우스 웨스트 워터(South West Water)는 이러한 접근 방식이 적용되는 또 다른 사례를 제시합니다. 이 수도 회사는 현재 지역 전역에 약 12,000개의 스마트 센서를 하수 수위 모니터로 사용하고 있으며, 별도로 2025년 8월까지 8개월 동안 오염 사고가 절반으로 줄었고, 폭우로 인한 하수 범람은 지난 1년 동안 거의 50% 감소했다고 보고했습니다.
실질적인 의미는 추상적인 능력으로서의 예측에 있는 것이 아니라, 조치가 필요할 가능성이 가장 높은 위치와 사건에 주의를 집중시켜 현장 팀과 운영자가 더 일찍, 더 선택적으로 개입할 수 있도록 하는 데 있습니다.
자산 최적화: 기존 인프라에서 가치 창출
하수 및 범람 관리 분야에서 인공지능을 가장 발전된 형태로 활용하는 것은 진단 및 예측을 넘어 실시간 제어 단계로 나아가는 것입니다.
이 단계의 목표는 기존 네트워크를 더욱 역동적으로 운영하는 것입니다. 상수도 사업자는 강우량을 예측하고, 펌프와 수문을 미리 조정하며, 유량을 더욱 효율적으로 관리하여 새로운 기반 시설이 건설되기 전에 가용한 저수 및 수송 시설을 최대한 활용할 수 있습니다.
가장 잘 알려진 사례 중 하나는 인디애나주 사우스벤드에서 찾아볼 수 있습니다 . Xylem이 공개한 프로젝트 정보에 따르면, 사우스벤드 시의 스마트 하수 시스템은 건조한 날씨로 인한 하수 범람을 없애고, 합류식 하수관거 월류(CSO)량을 80% 이상 줄였으며, EPA가 승인한 장기 관리 계획을 수립하는 데 성공했습니다. 이 계획은 당초 예상보다 60% 적은 기반 시설 투자로 약 400억 달러의 자본 지출을 절감하는 데 기여했습니다.
Xylem에 따르면, 미시간주 그랜드래피즈에서도 유사한 원리가 나타나는데 , 디지털 모니터링 및 모델링을 통해 도시의 유입 및 침투 문제를 당초 예상했던 30억 달러가 아닌 50천만~1천만 달러로 해결할 수 있다는 사실이 입증되었습니다.
수에즈(SUEZ)의 AQUADVANCED 도시 배수 시스템도 같은 방향을 제시합니다. 이 플랫폼은 실시간 모니터링, 기상 예측 및 수리 모델링을 결합하여 저수량 활용을 극대화하고, 범람을 제한하며, 홍수 위험을 줄이는 자동 제어를 지원한다고 설명합니다.
공개된 프로젝트 정보에는 해당 시스템이 여러 유럽 도시에서 운영되고 있으며, AQUADVANCED® 도시 배수 시스템이 싱가포르 배수 시스템 운영을 지원한다고 설명되어 있습니다.
인공지능의 운영적 가치는 현재 가장 명확하게 드러나고 있습니다. 디지털 도구는 이제 과거 사건을 분석하거나 미래의 위험을 예측하는 것 이상의 기능을 수행합니다. 가장 발전된 형태의 구축 사례에서는 이러한 도구들이 운영자가 실제적인 압박 속에서 네트워크를 관리하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.
넘침 현상을 넘어: 도시 배수를 위한 연결형 비전
이러한 발전에도 불구하고, 이러한 시스템을 전체 전력 서비스 지역에 걸쳐 확장하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
예측 소프트웨어는 정확한 과거 데이터와 수년간 열악한 지하 환경에서도 견딜 수 있는 견고한 물리적 센서에 크게 의존합니다. 또한, 관제실 운영자는 자동화된 권장 사항에 대한 신뢰를 구축하고 기존의 수동 감독에서 벗어나기 전에 충분한 시간과 검증된 결과를 필요로 합니다. 이러한 어려움에도 불구하고, 수자원 관리자들은 개별 배관을 모니터링하는 방식에서 벗어나 하수관망을 하나의 연결된 시스템으로 관리하는 방향으로 점차 전환하고 있습니다.
인공지능(AI)만으로는 노후화된 기반 시설을 대체할 수 없지만, 기존 시설의 용량을 극대화하는 데 필요한 운영 지능을 제공합니다. 극한 기상 현상이 도시 배수 시스템에 전례 없는 압력을 가하는 상황에서, 물리적 공학 기술과 예측 소프트웨어를 결합한 시스템이 가장 탄력적인 공공시설이 될 것입니다. 궁극적으로, 이러한 디지털 기술을 숙달하면 운영자는 비가 내리기 전에도 정확한 예측을 통해 물을 안전하게 배수하고 지역 사회를 보호할 수 있습니다.
도시 배수망이 노후화된 기반 시설과 극한 기후 현상이라는 이중고에 직면함에 따라, 지능형 하수 관리 시스템은 회복력 있는 도시를 구축하는 데 필수적인 요소가 되고 있습니다. 도시 배수의 미래는 물리적 기반 시설을 디지털 도구로 대체하는 것이 아니라, 데이터, 예측 지능, 실시간 제어를 활용하여 기존 네트워크를 더욱 효율적으로 운영하고, 더 빠르게 대응하며, 점점 더 예측 불가능해지는 날씨 변화에 견딜 수 있도록 만드는 데 달려 있습니다.
